MCP검색·리서치

devrag

자동 수집 항목입니다. 설치 설정은 저장소 README에서 그대로 가져왔지만, 한국어 설명과 부서 분류는 아직 확인하지 않았습니다. 설치 전에 저장소를 한 번 확인하세요.

마크다운 문서에 대한 시맨틱 벡터 검색을 지원하는 경량 로컬 RAG MCP 서버입니다. sqlite-vec와 multilingual-e5-small 임베딩으로 토큰 소비를 40배 줄이며, 디렉토리와 파일명 패턴으로 필터링된 검색을 지원합니다.

제공 tomohiro-owada갱신 2026년 9월 22일

★ 63포크 14마지막 커밋 2026년 4월 15일tomohiro-owada/devrag 기준

저장소

연구개발·R&D

설치하기

이 항목은 목록에서 자동으로 수집했습니다. 설치 설정은 저장소 README에서 그대로 뽑았고, 한국어 설명과 부서 분류는 아직 사람이 확인하지 않았습니다. 원본: https://github.com/tomohiro-owada/devrag

{
  "mcpServers": {
    "devrag": {
      "type": "stdio",
      "command": "/usr/local/bin/devrag"
    }
  }
}

설치와 실행은 사용자 환경에서 이뤄집니다. team-ai는 이 도구를 호스팅하거나 대신 실행하지 않습니다. 제공처와 저장소를 확인한 뒤 설치하세요.

설명

원문: Lightweight local RAG MCP server for semantic vector search over markdown documents. Reduces token consumption by 40x with sqlite-vec and multilingual-e5-small embeddings. Supports filtered search by directory and filename patterns.